torch里面的view函数
时间: 2023-11-13 10:06:02 浏览: 39
`view`函数是PyTorch中的一个函数,用于改变张量的形状。它在不改变张量元素数量的情况下,可以将张量的维度重新排列。例如,如果你有一个形状为(2,3,4)的张量,你可以使用`view`函数将其转换为形状为(3,8)的张量。在这个例子中,`view`函数将前两个维度展平,并将它们合并为一个新的维度。`view`函数是非常有用的,因为它可以避免在张量之间进行不必要的数据复制,从而提高了代码的效率。
相关问题
torch.multinomial函数
`torch.multinomial()`函数是PyTorch中的一个函数,用于从多项式分布中抽取样本。多项式分布是一种离散概率分布,它描述了在一系列独立的重复试验中,每个试验有多个可能的结果,每个结果发生的概率是固定的,且每个试验之间的结果是相互独立的。在深度学习中,多项式分布通常用于对分类问题进行建模。
`torch.multinomial()`函数的语法如下:
```python
torch.multinomial(input, num_samples, replacement=False, *, generator=None, out=None) -> LongTensor
```
其中,参数`input`是一个张量,表示多项式分布的概率分布。参数`num_samples`是一个整数,表示要抽取的样本数量。参数`replacement`是一个布尔值,表示是否进行有放回的抽样。如果为`True`,则进行有放回的抽样;如果为`False`,则进行无放回的抽样。参数`generator`是一个随机数生成器,用于生成随机数。参数`out`是一个输出张量,用于存储抽样结果。
以下是一个使用`torch.multinomial()`函数从多项式分布中抽取样本的例子:
```python
import torch
# 定义一个包含五个类别的多项式分布
probs = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.25, 0.15])
# 将分布转化成二维形式
probs_2d = probs.view(1, -1)
# 抽取三个样本
samples = torch.multinomial(probs_2d, 3)
print(samples) # tensor([[2, 3, 2]])
```
上述代码中,我们首先定义了一个包含五个类别的多项式分布,然后将其转化成二维形式。接着,我们使用`torch.multinomial()`函数从中抽取了三个样本,并将结果存储在`samples`张量中。最后,我们输出了`samples`张量的值。
torch .view
torch.view是PyTorch中的一个函数,用于改变张量的形状(shape)而不改变其数据。它接受一个张量作为输入,并返回一个具有新形状的张量。
例如,如果有一个形状为(4, 3)的张量,可以使用torch.view来将其转换为形状为(3, 4)的张量,如下所示:
```python
import torch
x = torch.randn(4, 3) # 创建一个形状为(4, 3)的张量
y = x.view(3, 4) # 将x的形状改变为(3, 4)
```
请注意,使用torch.view改变形状时,新形状的元素数量必须与原始张量的元素数量保持一致,否则会引发错误。